一种自适应回声消除的方法技术

本发明专利技术公开了一种自适应回声消除的方法，该方法引入了人工智能中的进化计算观点，同时利用交叉变异法以及函数全局优化的理念，并结合了时间驱动的思想，有效地解决了常规ＮＬＭＳ算法的参数不能确定常数δ值的问题，从而改善回声消除算法ＮＬＭＳ的性能。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
一种自适应回声消除的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：　　　　（１）确定进化计算的时间精度、进化计算的时间范围、进化计算的阶数、以及步长调节因子值；　　　　（２）定期进化计算产生个体；其基本思想是：随机产生一批个体，在模拟环境中进行评比筛选，保存较多的优秀个体，然后模拟生物繁殖过程，反复从中选出一对个体作为父体和母体，产生出若干个新一代个体（并以一定的概率变异），以构成一定数量的新一代，再进行下一轮筛选，如此重复，直到目标个体的出现，通过这种筛选算法，可以求出最佳的个体；　　　　（３）根据个体采样定期求出常数δ；结合时间驱动的方式以达到了函数全局优化的目标，同时引入了二进制字符串，采用人工智能著名中的著名的仿生学进化观点，求出了极佳的常数δ；　　　　（４）求解步长因子；借助步骤（３）获取的常数δ，可以通过可变的步长因子通过公式＊＊＊计算步长因子；　　　　（５）回声消除；借助步骤（４）求得步长因子，可以进行权值调节，以达到很好的回声消除效果；　　　　其中，　　　　Ａ．定期进化计算产生个体，包括以下四个步骤：　　　　（ａ）根据进化计算的时间精度ｍ和阶数ｎ，采用随机算法产生ｎ个个体（长度为ｍ的字符串）；　　　　（ｂ）ｎ个个体之间交叉变异；交叉的具体做法是：任意选取两个字符串Ａ和Ｂ，分别在两个字串的某个位置ｋ断开，分别生成长度为ｋ和ｎ－ｋ的字符串：Ａ－ｋ，Ａ－（ｎ－ｋ），Ｂ－ｋ和Ｂ－（ｎ－ｋ），Ａ－ｋ和Ｂ－（ｎ－ｋ）组成新的字符串，Ａ－（ｎ－ｋ）和Ｂ－ｋ组成新的字符串；变异的具体做法是：任意选取一个字符串，在字符串上任意一个位置的数值进行变换（０变成１，１变成０）；　　　　（ｃ）把步骤（ｂ）生成的ｎ个新个体进行换算，根据确定的时间范围ｋ秒和定时器计第ａ个范围的值，在时间（ａ－１）＊ｋ－ａ＊ｋ秒内，新个体数值换成ｎ个取样点（时间点）；　　　　（ｄ）根据步骤（ｃ）获取的ｎ个时间点的数值，对声音文件进行数据取样，获取ｎ个时间点上的声音数据；　　　　Ｂ．根据个体采样定期求出常数δ，包括以下７个步骤：　　　　（ａ）在上述的进化计算个体产生步骤结束后，可以得到声音取样的ｎ个值，计算这ｎ个值的平方的和（Ａ）；　　　　（ｂ）计算回声消除步骤中读取的输入向量的模的平方（Ｂ）；　　　　（ｃ）对值Ａ和值Ｂ进行比较，如果值Ａ大于等于值Ｂ，则转入步骤（ｄ）；否则，转入步骤（ｆ）；　　　　（ｄ）计算值Ａ减去值Ｂ的差值ｋ；　　　　（ｅ）如果值ｋ...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：罗笑南，刘宁，高成英，郑彦树，
申请(专利权)人：中山大学，
类型：发明
国别省市：81[中国|广州]